Uma Abordagem Flexível para Comparação de Modelos UML
Notice bibliographique
Résumé
Com o surgimento da MDA (Model Driven Architecture) o papel da composição de modelos tornou-se mais importante. Um desafio enfrentado é compor modelos representados em UML (Unified Model Language) e em suas extensões. Porém, para colocar a composição em prática é necessário realizar uma atividade essencial: a comparação de modelos. Este artigo apresenta uma técnica de comparação de modelos que visa dar flexibilidade ao processo de definição de equivalência entre os modelos de entrada de um mecanismo de composição. Esta flexibilidade é alcançada através da definição de estratégias de comparação. Conseqüentemente, modelos de entrada passam a ser compostos se considerados equivalentes de acordo com uma estratégia específica de comparação. Estas estratégias são implementadas por um operador de comparação que faz uso de regras de comparação, dicionário de sinônimo e similaridade tipográfica. Além disso, são especificados alguns desafios e proposto um guia para especificar as atividades que devem ser realizadas ao longo do processo de comparação.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».